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Enregistrement W4401117351 · doi:10.2196/53821

Emerging Indications for Hyperbaric Oxygen Treatment: Registry Cohort Study

2024· article· en· W4401117351 sur OpenAlexvenueno aff
Hideaki L Tanaka, Judy R. Rees, Ziyin Zhang, Judy Ptak, Pamela M Hannigan, Elaine Silverman, Janet L. Peacock, Jay C. Buckey

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Hyperbaric oxygen (HBO2) treatment is used across a range of medical specialties for a variety of applications, particularly where hypoxia and inflammation are important contributors. Because of its hypoxia-relieving and anti-inflammatory effects HBO2 may be useful for new indications not currently approved by the Undersea and Hyperbaric Medical Society. Identifying these new applications for HBO2 is difficult because individual centers may only treat a few cases and not track the outcomes consistently. The web-based International Multicenter Registry for Hyperbaric Oxygen Therapy captures prospective outcome data for patients treated with HBO2 therapy. These data can then be used to identify new potential applications for HBO2, which has relevance for a range of medical specialties. Objective Although hyperbaric medicine has established indications, new ones continue to emerge. One objective of this registry study was to identify cases where HBO2 has been used for conditions falling outside of current Undersea and Hyperbaric Medical Society–approved indications and present outcome data for them. Methods This descriptive study used data from a web-based, multicenter, international registry of patients treated with HBO2. Participating centers agree to collect data on all patients treated using standard outcome measures, and individual centers send deidentified data to the central registry. HBO2 treatment programs in the United States, the United Kingdom, and Australia participate. Demographic, outcome, complication, and treatment data, including pre- and posttreatment quality of life questionnaires (EQ-5D-5L) were collected for individuals referred for HBO2 treatment. Results Out of 9726 patient entries, 378 (3.89%) individuals were treated for 45 emerging indications. Post–COVID-19 condition (PCC; also known as postacute sequelae of COVID-19; 149/378, 39.4%), ulcerative colitis (47/378, 12.4%), and Crohn disease (40/378, 10.6%) accounted for 62.4% (n=236) of the total cases. Calciphylaxis (20/378, 5.3%), frostbite (18/378, 4.8%), and peripheral vascular disease–related wounds (12/378, 3.2%) accounted for a further 13.2% (n=50). Patients with PCC reported significant improvement on the Neurobehavioral Symptom Inventory (NSI score: pretreatment=30.6; posttreatment=14.4; P<.001). Patients with Crohn disease reported significantly improved quality of life (EQ-5D score: pretreatment=53.8; posttreatment=68.8), and 5 (13%) reported closing a fistula. Patients with ulcerative colitis and complete pre- and post-HBO2 data reported improved quality of life and lower scores on a bowel questionnaire examining frequency, blood, pain, and urgency. A subset of patients with calciphylaxis and arterial ulcers also reported improvement. Conclusions HBO2 is being used for a wide range of possible applications across various medical specialties for its hypoxia-relieving and anti-inflammatory effects. Results show statistically significant improvements in patient-reported outcomes for inflammatory bowel disease and PCC. HBO2 is also being used for frostbite, pyoderma gangrenosum, pterygium, hypospadias repair, and facial filler procedures. Other indications show evidence for improvement, and the case series for all indications is growing in the registry. International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.2196/18857

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,426 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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